Agrégations nommées
Vous avez vu comment .groupby() et .agg() peuvent être combinées pour produire des résumés par catégorie. Parfois, il est utile de nommer les nouvelles colonnes lors de l'agrégation afin que la sortie du code indique clairement quelles agrégations sont appliquées et où.
Votre tâche consiste à créer un DataFrame nommé continent_summary qui affiche une ligne par continent. Les colonnes du DataFrame contiendront la moyenne du taux de chômage de 2021 pour chaque continent ainsi que l'écart type du taux de chômage de 2021. Et bien sûr, vous renommerez les colonnes pour que leur contenu soit clair!
Le DataFrame unemployment est disponible, et pandas a été importé sous le nom pd.
Cette activité fait partie du cours
Analyse exploratoire de données en Python
Instructions de l’exercice
- Créez une colonne appelée
mean_rate_2021qui affiche la moyenne du taux de chômage de 2021 pour chaque continent. - Créez une colonne appelée
std_rate_2021qui affiche l'écart type du taux de chômage de 2021 pour chaque continent.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
continent_summary = unemployment.groupby("continent").agg(
# Create the mean_rate_2021 column
____=____,
# Create the std_rate_2021 column
____=____
)
print(continent_summary)